Java Action Genericは、Javaで自律エージェントの行動を実装できる軽量でモジュール式のライブラリです。アクションは、エージェントが実行、スケジュール、ランタイムに組み合わせることができるパラメータ化された作業単位です。フレームワークは、一貫したアクションインターフェースを提供し、カスタムアクションの作成、アクションパラメータの処理、およびLightJasonのエージェントライフサイクル管理と統合を可能にします。イベント駆動の実行と並行性に対応しており、エージェントは動的意思決定、外部サービスとのインタラクション、複雑な行動の調整などのタスクを実行できます。このライブラリは、再利用性とモジュール設計を促進し、研究、シミュレーション、IoT、ゲームAIアプリケーションに適しています。

MemontoはAIエージェント向けのミドルウェアライブラリとして、完全なメモリーライフサイクルを調整します。各会話ターンで、ユーザとAIのメッセージを記録し、重要な詳細を抽出し、コンパクトな概要を生成します。これらの概要は埋め込みに変換され、ベクトルデータベースやファイルベースのストアに保存されます。新しいプロンプトを構築する際、Memontoは意味的検索を行い、最も関連性の高い過去の記憶を取得し、コンテキストを維持し、ユーザの好みを思い出し、パーソナライズされた応答を可能にします。SQLite、FAISS、Redisなどの複数のストレージバックエンドをサポートし、埋め込み、概要化、検索のための設定可能なパイプラインを提供します。開発者は既存のエージェントフレームワークにMemontoをシームレスに統合でき、コヒーレンスと長期的なエンゲージメントを向上させます。

Agent-Babaは、特定のタスクに合わせて自律型AIエージェントを作成・管理するための包括的なツールキットを提供します。拡張可能なプラグインアーキテクチャ、会話のコンテキストを保持するメモリシステム、およびシーケンシャルなタスク遂行のためのワークフロー自動化を特徴としています。ウェブスクレーパー、データベース、カスタムAPIなどのツールをエージェントに統合可能です。フレームワークは、宣言型のYAMLやJSONスキーマを通じて設定を簡素化し、マルチエージェントの協調作業をサポートし、エージェントのパフォーマンスとログを追跡するダッシュボードを提供して、反復的な改善とさまざまな環境へのシームレスなデプロイを可能にします。

Agentfyは、LLM、メモリバックエンド、ツール統合を組み合わせて一体的なランタイムを構築するモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はPythonクラスでエージェントの動作を宣言し、ツール（REST API、データベース、ユーティリティ）を登録し、メモリストア（ローカル、Redis、SQL）を選択します。フレームワークは、プロンプト、アクション、ツール呼び出し、コンテキスト管理をオーケストレーションし、タスクの自動化を実現します。内蔵のCLIとDockerサポートにより、クラウドやエッジ環境にワンステップで展開可能です。

Esquilaxは、複雑なAIエージェントワークフローの構築とオーケストレーションのために設計された軽量のTypeScriptフレームワークです。エージェントの宣言的定義、メモリモジュールの割り当て、API呼び出しやデータベースクエリなどのカスタムプラグインアクションを提供します。コンテキスト処理とマルチエージェント調整をサポートし、チャットボットやデジタルアシスタント、オートメーションを簡素化します。イベント駆動のアーキテクチャにより、タスクの連鎖や動的トリガーが可能で、ロギング・デバッグツールによりエージェントの動作を完全に可視化します。ボイラープレートコードを抽象化することで、大規模なAI駆動アプリの迅速なプロトタイプ作成を支援します。

マルチエージェントコーディネーションは、AIエージェントを定義し、中央のコーディネーターに登録し、共同問題解決のためにタスクをディスパッチする軽量APIを提供します。メッセージルーティング、並列制御、結果集約を処理します。開発者はカスタムエージェント動作をプラグインし、通信チャネルを拡張し、ビルトインのロギングやフックを通じてやり取りを監視できます。このフレームワークは、各エージェントがサブタスクを専門とし、コーディネーターが円滑な協力を保証する分散型AIワークフローの開発を容易にします。

Autonomys Agentsは、複雑なタスクを手動介入なしで実行できる自律型AIエージェントの作成を開発者に可能にします。Pythonを基盤として、エージェントの振る舞い定義、外部APIやカスタム関数の統合、インタラクション間の会話記憶の維持を行うツールを提供します。エージェントはマルチエージェント環境で協働し、知識を共有しながら行動をコーディネートします。可観測性モジュールはリアルタイムのロギング、パフォーマンストラッキング、デバッグインサイトを提供します。そのモジュラーアーキテクチャにより、コアコンポーネントの拡張や新しいLLMの統合、異なる環境へのエージェント展開が可能です。カスタマーサポートの自動化、データ分析、研究ワークフローのコーディネーションなど、Autonomys Agentsはエンドツーエンドの知的自律システムの開発と管理を効率化します。